用具有相同索引但順序不同的另一列替換Pandas數據框中的一列

Question

我正在嘗試將提取的列重新插入到pandas數據框中，並對其排序進行了更改。

很簡單，我從pandas df中提取了一列：

col1 = df.col1

此列包含整數，我使用.sort（）方法將其從最小到最大排序。 並對數據做了一些操作。

col1.sort()
#do stuff that changes the values of col1.

現在，col1的索引與整個df的索引相同，但是順序不同。

我想知道如何將列插入回原始數據幀中（替換目前的col1）

我嘗試了以下兩種方法：

1）

df.col1 = col1

2）

df.insert(column_index_of_col1, "col1", col1)

但是兩種方法都給我以下錯誤：

ValueError: cannot reindex from a duplicate axis

任何幫助將不勝感激。 謝謝。

Answer 1

考慮以下DataFrame：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [6, 5, 4]}, index=[0, 0, 1])

df
Out: 
   A  B
0  1  6
0  2  5
1  3  4

將第二列分配給b並對其進行排序並取平方，例如：

b = df['B']
b = b.sort_values()
b = b**2

現在b是：

b
Out: 
1    16
0    25
0    36
Name: B, dtype: int64

如果不知道您對列所做的確切操作，就無法知道25是對應於原始DataFrame的第一行還是第二行。 您可以取反運算（例如，取平方根並匹配），但是我認為這是不必要的。 如果您從具有唯一元素的索引開始（ df = df.reset_index() ），它將容易得多。 在這種情況下，

df['B'] = b

應該工作正常。